[开源] Python 上的可视化库——PyG2Plot

先说重点，欢迎给个 Star 🙇‍♂️

• PyG2Plot
• AntV G2Plot

G2Plot 是一个基于配置、体验优雅、面向数据分析的统计图表库，帮助开发者以最小成本绘制高质量统计图表。

那么对于很多 Python 语言环境的同学，如何使用 G2Plot 在进行数据分析之后的可视化呢？也就是 如何将 G2Plot 和 Python 结合起来？**这里给出的就是基于 G2Plot 封装出 **PyG2Plot，欢迎帮我充一下 Star 。 **

如何使用

$ pip install pyg2plot

主要有 2 种使用方式（能力扩充中，欢迎提 issue ）

1. 渲染出完整的 HTML

from pyg2plot import Plot

line = Plot("Line")

line.set_options({
  "data": [
    { "year": "1991", "value": 3 },
    { "year": "1992", "value": 4 },
    { "year": "1993", "value": 3.5 },
    { "year": "1994", "value": 5 },
    { "year": "1995", "value": 4.9 },
    { "year": "1996", "value": 6 },
    { "year": "1997", "value": 7 },
    { "year": "1998", "value": 9 },
    { "year": "1999", "value": 13 },
  ],
  "xField": "year",
  "yField": "value",
})

# 1. render html file named plot.html
line.render("plot.html")

# 2. render html string
line.render_html()

这种情况可以用于：

• 服务端 html 直出的场景
• 生成可交互可视化分享
• Excel 等工具嵌入的场景

2. 在 Jupyter notebook 中预览

from pyg2plot import Plot

line = Plot("Line")

line.set_options({
  "height": 400, # set a default height in jupyter preview
  "data": [
    { "year": "1991", "value": 3 },
    { "year": "1992", "value": 4 },
    { "year": "1993", "value": 3.5 },
    { "year": "1994", "value": 5 },
    { "year": "1995", "value": 4.9 },
    { "year": "1996", "value": 6 },
    { "year": "1997", "value": 7 },
    { "year": "1998", "value": 9 },
    { "year": "1999", "value": 13 },
  ],
  "xField": "year",
  "yField": "value",
})

line.render_notebook()

在我们做数据分析教程的过程中，可以将我们的数据使用 PyG2Plot 进行可视化并预览出来，十分方便！

开发原理

PyG2Plot 原理其实非常简单，其中借鉴了 pyecharts 的实现，但是因为蚂蚁金服的 G2Plot 完全基于可视分析理论的配置式结构，所以封装上比 pyecharts 简洁非常非常多。

基本的原理，就是通过 Python 语法提供 API，然后再调用 render 的时候，生成最终的 G2Plot HTML 文本，而针对不同的环境，生成的 HTML 稍有区别。

所以核心文件是：

• plot.py： 提供了 PyG2Plot 的几乎全部 API
• engine.py：提供了渲染 HTML 的能力，其实是基于 jinjia2 这个模板引擎实现的，基本内容很少
• templates：提供了所有的 jinjia2 模板文件，对于模板怎么用，jinjia2 的文档是非常非常详细的

使用文档

PyG2Plot 提供的 API 非常简单，使用上：

# 1. import
from pyg2plot import Plot

# 2. use a plot
line = Plot("Line")

# 3. set_options use G2Plot
line.set_options({ data, ... })

# 4. render
line.render_notebook()

而这其中 set_options API 的参数，是完全沿用 G2Plot 的配置文档，支持所有的图表、功能、特性，概念和结构上不作任何修改。

最后

最后有任何的特性支持和 bug 反馈，欢迎 issue 或者 PR 。